Mindannyian interakcióba léptünk a Conversational AI alkalmazásokkal, mint pl Alexa, Siri és Google Home. Ezek az alkalmazások sokkal könnyebbé és jobbá tették mindennapjainkat.
A társalgási mesterséges intelligencia a modern technológia jövőjének hajtóereje, és elősegíti az emberek és a gépek közötti fokozott kommunikációt. A hatékonyan és pontosan működő, zökkenőmentes chat-asszisztens tervezésekor tisztában kell lennie azzal, hogy számos fejlesztési kihívással találkozhat.
Itt a következőkről fogunk beszélni:
- Különféle gyakori adatokkal kapcsolatos kihívások
- Hogyan hatnak ezek a fogyasztókra?
- A kihívások leküzdésének legjobb módjai, és még sok más.
Gyakori adatkihívások a társalgási AI-ban
A legjobb ügyfelekkel és összetett projektekkel végzett munka során szerzett tapasztalataink alapján összeállítottunk egy listát a leggyakoribb párbeszédes mesterségesintelligencia-adatokkal kapcsolatos kihívásokról.
A nyelvek sokszínűsége
Komoly kihívást jelent egy olyan társalgási, mesterséges intelligencia-alapú chat-asszisztens felépítése, amely képes megfelelni a nyelvek sokféleségének.
Körülbelül 1.35 milliárd ember akik az angolt akár második nyelvként, akár anyanyelvként beszélik. Ez azt jelenti, hogy a világ lakosságának kevesebb mint 20%-a beszél angolul, így a lakosság többi része az angoltól eltérő nyelveken beszél. Tehát, ha társalgási csevegési asszisztenst készít, figyelembe kell vennie a nyelvi tényezők sokféleségét is.
Nyelvi dinamizmus
Bármely nyelv dinamikus, és nem könnyű megragadni dinamizmusát és betanítani egy AI-alapú gépi tanulási algoritmust. Dialektusok, kiejtés, szleng és árnyalatok hatással lehet egy AI-modell jártasságára.
Az AI-alapú alkalmazások számára azonban a legnagyobb kihívást az emberi tényező pontos megfejtése jelenti a nyelvi bevitelben. Az emberi lények érzéseket és érzelmeket visznek magukkal a küzdelembe, ami kihívást jelent az AI-eszköz számára, hogy megértse és reagáljon.
Háttérzaj
A háttérzaj lehet egyidejű beszélgetés vagy más átfedő hang.
A hanggyűjtemény súrolása a zavaró háttérzajoktól, mint pl csengő, kutyaugatás vagy gyerekek a háttérben való beszéd elengedhetetlen az alkalmazás sikeréhez.
Emellett manapság az AI-alkalmazásoknak meg kell küzdeniük az ugyanazon a helyszínen jelen lévő versengő hangasszisztensekkel. Ilyenkor a hangsegéd nehezen tudja megkülönböztetni az emberi hangutasításokat a többi hangos asszisztenstől.
Audio szinkronizálás
Amikor egy telefonos beszélgetésből adatokat nyer ki a virtuális asszisztens betanításához, lehetséges, hogy a hívó fél és az ügyintéző két különböző vonalon legyen. Létfontosságú, hogy mindkét oldal hangját szinkronizálni lehessen, és a beszélgetéseket minden fájl kereszthivatkozása nélkül rögzítse.
Domain-specifikus adatok hiánya
Az AI-alapú alkalmazásoknak tartományspecifikus nyelveket is fel kell dolgozniuk. Bár a hangasszisztensek kivételes ígéretet mutatnak be természetes nyelvfeldolgozás, még be kell bizonyítaniuk dominanciájukat az iparág-specifikus nyelvvel szemben. Például általában nem ad választ a tartományspecifikus kérdésekre az autóiparban vagy a pénzügyekben.
Készen kapható hang-/beszéd-/audioadatkészletek a társalgási AI-modell gyorsabb betanításához
Hogyan érintik ezek a kihívások a fogyasztókat?
A társalgási mesterséges intelligencia csevegési asszisztensek hasonlóak lehetnek a szöveges kereséshez. De van egy alapvető különbség a kettő között. Szövegalapú keresés támogatása esetén az alkalmazás egy listát kínál a releváns keresési eredményekről, amelyek közül a felhasználó választhat, így a felhasználók számára nagyon szükséges rugalmasságot biztosít az egyik lehetőség kiválasztásában.
A társalgási AI-ban azonban a felhasználók általában nem kapnak több lehetőséget, és azt is elvárják, hogy az alkalmazás nyújtsa a legjobb eredményt.
Ha a mesterséges intelligencia eszközhöz adatelfogultság tartozik, az eredmény biztosan nem lesz pontos vagy megbízható. Az eredményeket a népszerűség és nem a felhasználói igények befolyásolhatják, így az eredmény felesleges.
A megoldás: Az adatgyűjtési szakaszban felmerülő kihívások leküzdése
A képzési elfogultság elleni küzdelem első lépése a tudatosság és az elfogadás lenne. Miután tudja, hogy adatkészlete tele lehet torzításokkal, köteles megtenni a korrekciós intézkedéseket.
A következő lépés az lenne, hogy proaktív módon vezérlőket biztosítsunk a felhasználónak a beállítások módosításához, hogy közvetlenül ellensúlyozzák a torzítást. Vagy visszacsatolható a rendszerbe, hogy proaktív módon csökkentse a torzítással kapcsolatos problémákat.
A háttérzaj mérséklése, az egyidejű beszélgetések és a többszemélyes kezelés továbbfejlesztett hangazonosítási technikákat igényel. A rendszert arra is ki kell képezni, hogy megértse a kontextuális beszélgetést és a szavakat vagy kifejezéseket.
A nem emberi hangok azonosításának képessége is javítható, ha a rendszert nem regisztrált személyek vagy hangok megszólítására vezetik be.
Ami a nyelvek sokszínűségét illeti, a megoldás a modell betanításához használt nyelvi adatkészletek számának növelésében rejlik. Tehát, amikor a vállalkozások növelik a rendszerek számát, hogy megfeleljenek a nagy nyelvi piacoknak, a nyelvi sokszínűség zökkenőmentesen érhető el.
A külső szállítókkal való együttműködés előnyei
A külső szállítókkal való együttműködésnek számos előnye van, mivel ezek segítenek enyhíteni a párbeszéddel kapcsolatos adatgyűjtési kihívásokat.
A tapasztalt külső szállítókkal való együttműködés nagyobb költséghatékonyságot és megbízhatóságot kínál. Költséghatékony a minőségi adatkészleteket kaphat megbízható szállítóktól ahelyett, hogy nyílt forráskódú, párbeszédes mesterségesintelligencia-tanítási adatkészletekből szereznénk be adatgyűjtést.
Bár a torzítások minden adatkészletben jelen vannak, külső szállítóval csökkentheti a modell átdolgozásával vagy átképzésével kapcsolatos költségeket az adateltérések és a túlzott nyelvi torzítások miatt.
Egy tapasztalt eladó is segít időt takarítani adatgyűjtés és pontos annotáció. Egy külső szállító rendelkezik a szükséges nyelvi szakértelemmel ahhoz, hogy mesterséges intelligencia modelleket fejlesszen ki, amelyek újabb piacokat nyithatnak meg vállalkozása számára.
Egy szállító kiváló minőségű, testreszabható adatkészleteket tud biztosítani, amelyek megfelelnek az Ön modellpreferenciáinak és követelményeinek. Nem minden előre csomagolt adatgyűjtési és annotációs megoldás lehet az Ön javára, ha a továbbfejlesztett ügyfélszolgálatot, a magasabb konverziós arányt és az alacsonyabb üzleti költségeket nézi.
Rendelkezünk azokkal a párbeszédes adatokkal, amelyekre az AI-modellnek szüksége van.
Megbízható és tapasztalt szolgáltatóként Shaipnek hatalmas gyűjteménye van párbeszédes AI-adatkészletek minden típusú gépi tanulási modellhez. Emellett teljesen személyre szabott társalgási adatokat is biztosítunk több nyelven, nyelvjárásban és népnyelvben. Ha megbízható és pontos mesterséges intelligencia-alapú chat-támogató alkalmazást szeretne fejleszteni, minden eszközünk rendelkezésére áll, amely sikeressé teheti projektjét.
